クラウドAIとは？エッジAIとの違いや活用事例を解説

最終更新日:2024/02/22

クラウドAIの活用シーンと事例

昨今「クラウドAI」が話題になることが増えています。クラウドAIとは何なのか、他のAIとは何が違うのか、気になる方も多いでしょう。可能であれば自社でも活用したいと検討している方もいらっしゃるかもしれませんね。

本記事では、クラウドAIとは何か、クラウドAIのメリットやデメリット、活用シーン等について解説します。クラウドAIの特徴や利点を知って、より効率的な業務に活かしてください。

クラウドAIとは

クラウドAIとは、あらかじめクラウドにAIシステムを構築しておき、ユーザーがクラウドにアクセスすることで利用できるAI技術、サービスのことです。

そもそもクラウドは、インフラやソフトウェアを保有していないユーザーが、インターネット経由でサービスを利用できるシステムのことです。このクラウド上にAIがあれば、ユーザーは自らAIシステムを持つことなく、AIを利用できます。

クラウドAIには、IoT機器や各種センサーといったデータ収集のポイントから膨大なデータが集積されます。これらのデータを用いて学習をおこない、分析結果を高速で導き出すのです。

クラウドAIとエッジAIとの違い

クラウドAIとエッジAIの違いは、データ分析を担う場所がどこにあるか、という部分です。

クラウド上でデータ分析が完結するクラウドAIに対して、エッジAIでは、データ収集を担う端末それぞれが内部でデータを分析し、分析したデータをクラウド上へ送信して、学習モデルを作成しています。

エッジAIのメリットは、端末上の処理になるため、処理が素早く、リアルタイムな判断が可能になるということです。さらにクラウドAIに比べて通信量が少なく、通信コストが下がるというメリットもあります。

一方、処理能力はクラウドAIに比べて低いのがデメリットです。ユーザー側でAI端末をシステム設計し、かつ保守運用するため、ハードルも高いといえます。

実際には、エッジAIだけではデータ処理、分析、学習のすべてを完了することができないため、エッジAIシステムにクラウドAIを組み合わせた状態で運用されています。現在は工場や設備機器の保全など、リアルタイム性を求められる場に使われることが多いでしょう。

エッジAIとは？メリット・デメリットを解説

クラウドとオンプレミスの違い

オンプレミスとは、自社においてハードウェア、ソフトウェア双方を保有し、自社内でのサーバー管理をおこなうことを指します。

クラウドサービスを利用する場合は、これらのシステムを自社で保有する必要がありません。クラウドを運用している、クラウドベンダーと呼ばれる事業者が、サーバーやネットワークの保守運用を担うためです。

社内システムを運用する場合は自社の機密データ保護、あるいは基幹システムの連携を視野に入れる必要があるため、クラウドよりもかえってオンプレミスが選択されることが多いでしょう。自社サーバー内の運用で、より安全性の高いシステム構築が求められるからです。

これに対して、社外の顧客向けサービスでは開かれた、かつ利便性の高いシステムが求められるため、クラウドの利用が進んでいます。自社で専門性を持たなくても、クラウドベンダーに一任できるのは大きなメリットです。

クラウドAIのメリット

それでは、クラウドAIのメリットについて、さらに詳しく見てみましょう。

ここまで見てきたように、クラウドAIの特徴は、大規模なサーバーやシステムの準備、運用、保守管理などを、クラウドの管理会社に一任できることにあります。自社で開発運用を行わない、外部のクラウド利用によって生じるメリットはさまざまです。

大規模で複雑な処理が可能

まずは処理能力の面で大きなメリットがあります。

AIはパソコンなどの小さな端末に搭載される場合もありますが、情報量が多くデータ量が大きければ、小規模な端末での処理能力が追いつかなくなってしまうでしょう。

クラウドであれば大きな容量をもつサーバー内にデータを蓄積し、処理をおこなうため、大規模かつ複雑なデータであっても蓄積や推論が可能です。高い処理能力が求められる作業ならば、クラウドに大きな利点があるといえます。

サーバーや端末への負荷を軽減できる

クラウドAIは、クラウド上で学習や、データに対する推論をおこなう仕組みになっています。サーバーや端末でデータ処理をおこなう必要がないため、負荷が軽減できるというメリットがあります。

さらに、サーバーや端末において大量のデータ処理、推論をおこなうためのスペックを確保する必要がなくなります。つまり、コスト面や管理面での負荷も軽減されるのです。

クラウド上にある多くのサンプルデータを利用できる

AIは、ある程度のデータ量が集まって初めて、有用な分析をおこなうことができます。ただし既存のクラウドAIを利用したサービスであれば、クラウド上にすでに多数のサンプルデータが存在しています。したがって新規にAIの利用を始める場合であっても、1からデータ収集をおこなう必要はありません。

既存のデータを利用して即座にデータ分析を開始できるため、比較的容易にAI利用を始められるのも、クラウドAIのメリットです。

クラウドAIのデメリット

クラウドAIには、デメリットもあります。それは主には、クラウド上という大きなフィールドのなかで、たくさんのデータをやりとりし、分析と学習をおこなって、その結果をフィードバックするという、クラウドAIの仕組みそのものに起因するものです。

クラウドAIにはどのようなデメリットがあるのかを確認しておきましょう。

送受信や処理の際に遅延が発生する可能性がある

クラウドAIは、クラウドと端末の間をインターネットで接続し、膨大なデータを送受信しています。したがって、インターネット回線の容量と比較してデータ量が多過ぎてしまう場合は、通信およびデータ処理に遅延が発生する可能性があるでしょう。

ただし、近年では5G回線の活用が進んでいます。5G回線は従来よりも高速かつ大容量で、遅延の少ない回線です。クラウドAIにおいても、さらに高速でリアルタイム性のあるAI利用が進められる見込みです。

データが膨大になる場合は通信コストが増える

クラウドAIを利用する場合は、クラウドと端末の間で大量のデータのやりとりが発生します。これらはすべてインターネットを経由しておこなわれるため、データ量の増加にともなって通信コストも増える可能性があります。

コストという観点では、クラウドAIの利用によって自社でのサーバー管理やAI運用の必要性がないため、コストをカットできる側面もあるでしょう。通信コストとの兼ね合いを見ながら総合的に判断すべき部分です。

エッジAIに比べてセキュリティのリスクが高い

エッジAIの場合、重要なデータは端末のなかに保存したまま、端末で導き出した分析結果や推論だけをクラウドに送信し、学習させる形が取られます。データそのものはインターネットを経由せず、セキュリティ面でより安全です。

クラウドAIの場合は、データそのものをインターネット経由でクラウドへ送信してしまうため、場合によっては漏えいのリスクがゼロではありません。したがって社内の機密データなどはクラウドAIでの処理には向かないといえます。

クラウドAIの利用がおすすめなケース

ここまで見てきたクラウドAIのメリット、デメリットを踏まえて、クラウドAIの利用が適しているケース、おすすめなケースをいくつか解説します。

まず、AIの利用目的がすでに世の中で広く使われている、汎用的技術であるという場合です。たとえば文字起こし、顔認証、翻訳、チャットボットといった技術はすでに多くの場所で使われています。クラウドAIも学習が進んでおり、安定した技術をすぐに利用できます。

次に、AIの利用にあたって極力コストを抑えたい場合です。新たにAIを使うための高性能サーバーやコンピューターを用意し、エンジニアを雇用することには、かなりのコストがかかります。クラウドAIではこれらが必要なく、コストを抑えたAI導入が可能です。

もし自社でAIを使ったら何ができるのか、という試用の意味で、クラウドAIを使ってみるのもおすすめです。大規模な準備も必要なく、AIの使い勝手を試せるでしょう。

コンサルタントにAI活用について無料相談する

クラウドAIの活用シーンと事例

クラウドAIは、現在すでに活用が進んでいる分野もあります。どのようなシーンでクラウドAIが活用できるのか、具体的な事例を交えて紹介します。

自動運転

クラウドAIが活躍している代表的な場として挙げられるのが、自動運転技術です。

自動運転を実現するためには、膨大な交通データが必要になります。道路そのもののデータはもちろん、車に搭載したカメラやセンサーで路上のものを認識し、必要に応じて停まる、避けるといった技術も必要です。

これらのほかにも、道路そのものと車が通信し、かつ車と車の間でも通信をおこない、安全な走行を実現します。データ送受信が遅延すると安全性に関わるため、自動運転技術にはエッジAIもあわせて使われることが多いでしょう。

商品の需要の予測

クラウドAIは、どのような商品が、いつ、どれくらいたくさん売れるのかという、商品の需要予測にも利用可能です。回転寿司などの飲食店や、コンビニなどでもこの技術が使われています。

商品の需要予測は、街中の人の流れから、店舗の混雑具合のパターン、天気や気温、曜日や時間帯、季節など、実にさまざまなビッグデータから導き出されるものです。

商品の需要を正確に予測できれば、生産量の調整につながり、より効率的な店舗経営が実現できます。飲食店や衣料品店で廃棄が減るなど環境への配慮にもつながるでしょう。

農作物の栽培管理

クラウドAIに日照、温湿度などの生育条件や、実際の農作物の生育状況を学習させれば、農作物がそのときに必要としている最適な状態を導きます。たとえばハウス内の温度、培養液の濃度、灌水時間などです。

これらをクラウドAIで管理することで、人的管理よりも正確に生育条件を整え、収穫の増加、安定供給を実現できるようになります。専門知識に詳しくないスタッフでも農業が可能になるため人手不足の解消にも役立つでしょう。

不正検知や不良品の検知

AIは、商品の正確な色、形などの条件を学習し、合致しないものの判別が可能なため、不良品の検知にも利用されています。集中力や技術によって精度が落ちてしまいがちな、人による目視の検品に比べて、正確で素早い異常検知、さらに人件費のコスト削減が期待できるでしょう。

クラウドAIの機能を利用して不良品を検知する場合は、不良品を取り除く専用の機械と連動させることで、より効果的な運用が可能になります。不良品を自動で弾き、良品だけを正確に残せるシステムです。

広告の最適化

インターネットを閲覧していると表示される広告は、閲覧者にあわせて最適化されています。このような広告の最適化に近年利用されているのが、クラウドAIです。

広告配信の効果を最大化させるためには、AIに閲覧者の行動や広告のタイプを大量に把握、分析させる必要があります。これらの分析結果をみて、効果が高まるような広告を配信するのです。

広告配信の効果を高めるためには仮説検証を繰り返すことが重要ですが、クラウドAIの技術を使えばあらかじめ蓄積したデータから、広告効果を最大化できる方法で広告配信がおこなえます。たとえば配信の日時、媒体、広告サイズ、ターゲット層などが抽出されます。

チャットボット

チャットボットも、最近では身近になってきました。企業に問い合わせをするときなど、まずホームページからチャットボットに話しかけ、ボットの指示に従って必要な情報を入力したり、場合によってはボットが疑問を解消してくれたりと便利です。

クラウドAIでは、ユーザーからの質問を想定してチャットボットを設定し、最適な回答を返せるよう、学習もおこないます。チャットボットには本記事でも触れたオンプレミス型のものも多く、自社で最適なものを検討する必要があるでしょう。

文字起こし

文字起こしは、音声を瞬時に文字に変換、表示する機能です。聴覚障害者への対応としてテレビ番組で表示される字幕、あるいはこれに類似した文字表示サービスなどに、文字起こしの技術が利用されています。

音声認識を活用した文字起こしでは、同音異義語などを判別する必要があるため、クラウドAIでたくさんの学習をおこない、文脈に応じた正確な判断ができるような技術が必要になります。現在では瞬時の文脈判断に加えて、テレビの生放送などに備え人間が瞬時に修正できる機能なども備わっています。

クラウドAIを提供している代表的なプラットフォーム

クラウドAIは、さまざまなプラットフォームがサービスを提供しています。成長中の業界だけあって、サービス提供企業は年々、増え続けている状況です。そのなかでも代表的なプラットフォームについて紹介します。

AIプラットフォームとは？

AWS

AWSは「Amazon Web Services」の略称で、ショッピングサイトで有名なAmazonが運営しているクラウドサービスです。Amazon社では元々、自社の在庫管理を兼ねてAIによるデータ分析システムを備えており、ここから発展させた多彩なクラウドAIサービスを、他社のユーザーが利用できるよう展開しています。

Microsoft Azure

Microsoft Azureは、マイクロソフトによるクラウドAIサービスです。すでにOfficeなど、マイクロソフト製品を幅広く業務に利用している会社は多いですが、Azureにはこれらの既存サービスとの互換性を持つメリットがあります。また、オンプレミスやエッジなど他のAIタイプとのハイブリッドなAI運用も可能です。

Google Cloud

Google Cloudは、GCPと略されることもあります。クラウド上でGoogleによって提供されるクラウドAIサービスで、Google社が使っているインフラがそのままユーザー側でも使えるようになる、高機能クラウドです。検索エンジンやYouTubeなど、既存のGoogle技術によって収集される膨大なデータを活用できるうえ、安定した通信環境、低コスト等を実現できるクラウドAIです。